構造ヘルスモニタリングのためのグリーン指向・物理インフォームド機械学習モデル
arXiv cs.LG / 2026/5/1
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要点
- 本論文は、データ駆動だけでは環境・運用条件のデータが不足する場面で限界がある点を踏まえ、構造ヘルスモニタリング向けの「グレー・ボックス」物理インフォームド機械学習モデルを提案しています。
- ブラックボックスとグレーボックスのモデルを「グリーン」な観点で比較し、環境影響がモデルの実行時間や計算負荷とどう結びつくかを検討します。
- 著者らは、グレーボックスモデルの高い外挿性能が計算時間を短縮し、結果としてカーボン排出の低減につながり得ると主張しています。
- 計算コストを抑えつつ高い性能を維持する物理インフォームドモデルの開発を目指し、構造ヘルスモニタリングのケーススタディで示しています。
